Upgrading Bio-oil through Emulsification with Biodiesel: Mixture Production
Notice bibliographique
Résumé
There has been increasing interest in alternative fuels made from biomass, which is abundant and renewable. Bio-oil produced by fast pyrolysis of biomass is highly viscous and acidic and has a high water content. To overcome these problems as a fuel, a method of emulsifying bio-oil with biodiesel has been investigated. In the present study, various effects on the mixture stability have been examined. The optimal conditions for obtaining a stable mixture between bio-oil and biodiesel are with an octanol surfactant dosage of 4% by volume, initial bio-oil/biodiesel ratio of 4:6 by volume, stirring intensity of 1200 rpm, mixing time of 15 min, and emulsifying temperature at 30 °C. Furthermore, selected fuel properties, such as viscosity, density, water content, acid number, and average molecular weight, are measured for characterizing the bio-oil/biodiesel mixture. Thermogravimetric analysis (TGA) has been used to further evaluate the thermal properties. Data from the TGA and Fourier transform infrared (FTIR) analyses confirm the presence or absence of a certain group of chemical compounds in the mixture. The kinetic parameters for the thermal decomposition of the bio-oil, bio-oil/biodiesel-rich phase, and pyrolytic lignin-rich phase were obtained from the TGA experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».